Наиболее значительные достижения включают машинное обучение, которое является подмножеством технологии искусственного интеллекта, которая обеспечивает больше инноваций в приложениях кибербезопасности. Технологии машинного обучения могут оптимизировать бизнес-процессы, улучшая процедуры тестирования и разрабатывая новые решения для обнаруженных проблем, и предотвращать крупномасштабное мошенничество. Несмотря на то, что это перспективная технология, все же у нее есть некоторые недостатки, которые необходимо преодолеть.
Большинство кибератак автоматизированы, и причина этого в том, что киберпреступники и разработчики вредоносных программ часто полагаются на инструменты машинного обучения. Используя эти инструменты, они создают штаммы вредоносных программ, нацеливаясь на конкретных жертв для извлечения ценных данных.
Посмотрите: лучшие компании в области кибербезопасности
Ниже приведены определенные ограничения, которые необходимо учитывать для повышения его эффективности.
Обширное обучение
Из-за обширной ручной работы многие организации постоянно собирают миллионы образцов за многие годы для обнаружения вредоносных программ с помощью инструментов машинного обучения, но они оказываются неэффективными при проверке подлинности. Человеческий опыт и проверка требуются постоянно для лучшей аутентификации.
Математический подход не является идеальным решением
В некоторых случаях чисто математический подход может не выявить мошеннические действия, которые могут возникнуть в ходе деловых операций. Подробнее…
